深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类3:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的堆...
ViT是利用纯Transformer架构进行视觉识别任务的开创性工作。由于其令人印象深刻的表现,该领域最近爆发了一波不断上升的关于视觉Transformer的研究浪潮。 沿着这一研究方向,主要研究重点是改进注意力机制,使其能够满足视觉信号的内在特性。例如,MSViT构建层次注意力层以获得多尺度特征。Swin-Transformer在其注意力机制中引入了...
Res2Net-50-299指的是将输入图片裁剪到299×299进行预测的Res2Net-50,因为一般都是裁剪或者resize到224×224。 Res2NeXt-50为融合了ResNeXt的Res2Net-50。 Res2Net-DLA-60指的是融合了DLA-60的Res2Net-50。 Res2NeXt-DLA-60为融合了ResNeXt和DLA-60的Res2Net-50。 SE-Res2Net-50 为融合了SENet的Res2...
PointNet++的challenge是点云没有结构和次序,是杂乱且稀疏的,所以如何分批次地去使用PointNet是一个问题,因此作者提出了2种多尺度采点的方法去搭模型; 而Swin Transformer的challenge是多层次的调用会造成非常大的计算开销,且在目前来看,送入Transformer的向量长度是不现实的,因此提出了窗口的概念,为了更好地吸收相邻像...
swin transformer 和resnet 一VIT模型 1 代码和模型基础 以timm包为代码基础,VIT模型以vit_base_patch16_224作为模型基础 2 模型结构 2.1 输入的图像 ,第一步patch_embeding,这里一个patch的对应的像素大小是 ,也就是对输入图像作conv2d,对应的kernel_size=16,stride=16,以及升维为768,最终得到输出feature为...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...
Swin Transformer中的分层特征映射。特征映射在每一层之后逐步合并和下采样，创建具有层次结构的特征映射。本图为了简单起见，省略了特性映射的深度。可能会注意到，这些分层特征映射的空间分辨率与ResNet中的相同。因为这样做是有意的，这样Swin Transformer就可以方便地在现有的视觉任务方法中替换ResNet骨干网络。更重要的...
在本系列之前的文章中,我们介绍过VIT(Vision Transformer),它将NLP中常用的Transformer架构用于图像分类的预训练任务上,取得了比肩ResNet的效果,成功证明了Transformer在NLP和CV上的大一统能力,进而成为后续许多工作的骨架模型。 今天我们要介绍的Swin Transformer(Shifted Window Transformer)和VIT一样,也是一个采用Transforme...
因为Swin Transformer 拥有了像卷积神经网络一样分层的结构,有了这种多尺度的特征,所以它很容易使用到下游任务里,所以在这篇论文里,作者不光是在 ImageNet-1K 上做了实验,而且达到了非常好的准确度87.3;而且还在密集预测型的任务上,比如说物体检测、物体分割上取得了很好的成绩,比如说在 COCO 上刷到58.7的 AP,比...
SwinT模块,让Swin-Transformer 的使用变得和CNN一样方便快捷! 项目内容 一、SwinT模块的使用演示,接口酷似Conv2D 二、使用SwinT替换Resnet50中Bottleneck中的Conv2D层,创建SwinResnet! 三、SwinT的应用场景 总结与思考,为什么我们需要注意力机制 一、CNN的局限性 二、为什么要降采样 三、只用滑动窗口注意力行吗 四、...